초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
산업계에 활용할 수 있는 수학적 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 연구 내용은 다음과 같다.
1. 영상 분할 방법의 연구
2. Blind deconvolution에 대한 연구
3. Compressive sensing에 대한 연구
4. 의료 영상에 대한 연구
5. 세포 영상에 대한 연구
6. 3차원 영상의 복원에 대한 연구
7. 영상처리 가속화에 대한 이론적, 계산적 연구
8. 딤러닝의 응용과 수학적 분석론

□ 연구결과
1. Core-Annu

□ 연구의 목적 및 내용
산업계에 활용할 수 있는 수학적 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 연구 내용은 다음과 같다.
1. 영상 분할 방법의 연구
2. Blind deconvolution에 대한 연구
3. Compressive sensing에 대한 연구
4. 의료 영상에 대한 연구
5. 세포 영상에 대한 연구
6. 3차원 영상의 복원에 대한 연구
7. 영상처리 가속화에 대한 이론적, 계산적 연구
8. 딤러닝의 응용과 수학적 분석론

□ 연구결과
1. Core-Annular flow에 대한 Full 3D simulation.
2. Variational Image Colorization Model 개발
3. Russian option에 대한 integral equation representation
4. Deep learning 방법을 사용한 영상처리 연구

□ 연구결과의 활용계획
(1) 학문적, 인력양성 측면
- 영상 처리 분야에 수학, 물리학, 전산과학을 적용함으로서 기존의 영상처리 방법의 한계 극복
- 모델링, 수치해석, 컴퓨터 비전 등의 다양한 지식이 요구되는 연구의 진행을 통해 문제 해결력이 뛰어난 통합형 연구 인력 양성
- 발전 가능성이 높은 현실적인 문제를 연구함으로써 영상 처리 분야의 연구를 지속적으로 수행할 수 있는 연구 인력 양성
- 편미분 방정식을 이용한 수학적 모델의 세계 최고 수준의 선행 지식을 학습하고 연구 함으로써 수학적 기반의 응용분야 연구를 선도할 수 있는 고급 연구 인력 양성
(2) 기술적, 경제산업적 측면
- 의료 진단 기법 향상으로 인한 빠르고 정확한 진단.
- 생물 샘플 영상에서 세포나 어떤 특성을 만족하는 객체들을 자동으로 분할.
- 신약 테스트 영상에서 객체들을 자동 분할하여 약의 효용성 검사.
- 수표나 세금 양식에 인쇄되어 있는 글자의 자동 검출 및 인식.
- 실생활을 윤택하게 해주는 HDTV, 보안카메라, 디지털 카메라등의 개발.
- 영상처리 소프트웨어의 국산화와 같은 소프트웨어 대체 및 개선.
- 자동차, 조선, 항공 산업에서는 시뮬레이션으로 인한 개발비용 절감

본 연구 프로젝트에서 개발된 여러 방법론을 산업계에 더 많이 적용할 계획이며, 숙련된 연구원들을 산업계에 취직할 수 있도록 할 예정이다.

(출처 : 연구결과 요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
1. Developing and Analysis the mathematical image processing model.
2. Developing the fast computational method to solve our mathematical models.
3. Apply our model to the industrial problems.
4. Developing the new software tool.

□ Result
1. Full 3D numerica

□ Purpose& contents
1. Developing and Analysis the mathematical image processing model.
2. Developing the fast computational method to solve our mathematical models.
3. Apply our model to the industrial problems.
4. Developing the new software tool.

□ Result
1. Full 3D numerical simulations for core-annular flows
2. Developing the Variational Image Colorization Models
3. Integral equation representation for the Russian option
4. Developing the image processing techniques using the Deep Learning Methods.

□ Expected Contribution
1. Build a system for the image processing using a mathematical ideas.
2. Interdisciplinary manpower cultivation
3. Using a mathematical backgrounds, develop the image processing system or deep learning system for the scientific research and daily life.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 10
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 14
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 15
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 15
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 15
• 8. 참고문헌 ... 16
• 9. 연구성과 ... 17
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 20
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 20
• 12. 기타사항 ... 20
• [별첨1] 대 표 연 구 성 과 ... 21
• [별첨2] 세부 목표 관련 증빙 ... 36
• 끝페이지 ... 39